Tópicos en modelado y estimación de parámetros del sistema pulmonar bajo respiración asistida

DIEGO A. RIVA; CAROLINA A. EVANGELISTA; PAUL F. PULESTON; LUIS CORSIGLIA; NAHUEL DARGAINS

Quilmes (virtual)

Jornada; IV Jornadas de Investigadores en Formación CyT UNQ; 2021

Depto. de Ciencia y Tecnología, Universidad Nacional de Quilmes

En el marco de las investigaciones en modelado e identificación no lineal de la mecánica pulmonar, se está llevando a cabo el Proyecto COVID-19 873 ?Ingeniería de Control e Instrumentación Aplicada al Modelado y Estimación de Parámetros del Sistema Pulmonar Bajo Respiración Asistida? (Fund. Bunge y Born y ANPCyT). El objetivo es realizar aportes en cuanto al modelado dinámico y la estimación de parámetros, centrados en la problemática de la respiración asistida.Los principales resultados en esta etapa se basan en el desarrollo de modelos dinámicos lineales y no lineales para contribuir a la simulación, evaluación y análisis de los procesos fisiopatológicos respiratorios de COVID-19 en pacientes en terapia intensiva. Los modelos obtenidos son equivalentes eléctricos del sistema respiratorio y se basan en 3 tipos de elementos: resistencias Raw (al paso del flujo de aire por las vías aéreas), capacidades Crs (distensibilidad de pulmones y caja torácica) y una fuente Pmus (presión ejercida por músculos respiratorios).Actualmente, estamos estudiando dos técnicas para la obtención de los parámetros de dichos modelos. La primera obtiene un único vector de valores de los parámetros por cada ciclo respiratorio analizado. La segunda, obtiene los valores de los parámetros del modelo lineal en tiempo real. Esto permite obtener información sobre la evolución de la curva característica del ciclo respiratorio del paciente, la cual puede ser de gran ayuda para los especialistas médicos en la evaluación del paciente.Combinando los modelos descritos anteriormente con estas técnicas de identificación, se espera contribuir a caracterizar los efectos del COVID-19 sobre el sistema respiratorio. Para ello, se está desarrollando un algoritmo de estimación que utiliza mediciones de flujo de aire y presión de pacientes internados con esta enfermedad, para encontrar los valores de los parámetros que mejor ajusten cada modelo con el paciente. Realizando este proceso para un número importante de pacientes con COVID-19, será posible realizar un procesamiento estadístico que clarifique sus efectos.